밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

366

󻱴󽴔󽴔󼉣󼅫󽴔󻞫󻝳󼘫

 만약 고차원 임베딩을 사용하고 싶다면 15.8절 ‘Regularization’에서 본 것과 같은 regul-

arization을 적용해 볼 수 있을 것이다. 특히, 매 그래디언트를 갱신할 때마다 가중치를 0

쪽으로 줄여볼 수 있을 것이다. 해당 기법을 적용해도 나는 특별히 더 나은 결과를 얻지는

못했다.

이제 학습된 벡터를 살펴보자. 각각의 항목이 특별히 의미를 갖고 있어야 할 이

유는 없기 때문에 주성분 분석을 사용할 것이다.

from scratch.working

_

with

_

data import pca, transform

original

_

vectors = [vector for vector in movie

_

vectors.values()]

components = pca(original

_

vectors, 2)

벡터를 주성분으로 표현하고 영화 아이디와 평균 평점 기준으로 살펴보겠다.

ratings

_

by

_

movie = defaultdict(list)

for rating in ratings:

ratings

_

by

_

movie[rating.movie

_

id].append(rating.rating)

vectors = [

(movie

_

id,

sum(ratings

_

by

_

movie[movie

_

id]) / len(ratings

_

by

_

movie[movie ...